Control PID Difuso de Nivel de un Tanque

8/12/2019 Control PID Difuso de Nivel de un Tanque

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Instituto Tecnolgico de Ciudad Guzmn

Tema de Tesis:

Control PID Difuso de Nivel de un Tanque en unSistema de Fertirriego en Invernadero.

Que para obtener el grado de:

Maestro en Ingeniera Electrnica

Presenta:

Ing. Joel Vega Serrano

Director de Tesis:

Dr. Jaime Jalomo Cuevas

Ciudad Guzmn, Jalisco, Mxico. Diciembre 2013


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AgradecimientosUn agradecimiento total a todas aquellas personas que me brindaron su apoyo

incondicional para lograr la realizacin de mi tesis.

A Dios por ser mi gua espiritual y darme fuerza para lograr terminar mi proyecto de tesis.

A mi esposa y mis dos hijos por brindarme su apoyo, y que me dieron fuerza paraconcluir mi maestra y proyecto de tesis.

A mis padres y hermanos que siempre estuvieron al pendiente y dndome nimos

para que yo lograra un objetivo ms en mi carrera profesional.

A mis asesores de tesis: Dr. Jaime Jalomo Cuevas, M.I.P. Jos de Jess Garca

Cortez y M.C. Ral Rentera Toriz.

A todos los profesores de posgrado de los cuales me llevo los conocimientos que me

brindaron de una forma profesional.

Al Instituto Tecnolgico de Ciudad Guzmn, Jalisco, por brindarme la oportunidad

de ingresar y concluir mi Maestra en Ingeniera electrnica.

Al CONACYT por brindarme su apoyo econmico para la realizacin de la

Maestra.


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Resumen

En el Instituto Tecnolgico de Cd. Guzmn, se cuenta con un invernadero para la

produccin de fresa, que requiere un cierto suministro de nutrientes. Para lo cual se cuenta

con un sistema de fertirriego. Dentro del sistema de fertirriego es necesario controlar el

nivel del tanque de mezcla de nutrientes, el cual se realiza por medio de un controlador PID

clsico.

El presente trabajo es con el objetivo de implementar un control PID difuso para

controlar nivel en tanque de mezcla de nutrientes para el sistema de produccin de fresas en

invernadero del Instituto Tecnolgico de Cd. Guzmn.

Al implementar este sistema automtico de control difuso en el invernadero se busca

eficientar de control del nivel del tanque del sistema de fertirriego, mejorando con ello el

suministro de nutrientes a las plantas y reducir el consumo de energa al mantener un

sistema ms estable.

Un controlador difuso es un sistema de control que, mediante un elemento final de

control (actuador), es capaz de mantener una variable o proceso en un punto deseado dentro

del rango de medicin del sensor que la mide. Es uno de los mtodos de control ms

frecuentes y precisos dentro de la regulacin automtica. Para la implementacin de este

control se utilizar: un sensor de presin diferencial MPX10DP en la medicin de nivel,

herramienta virtual LabView y un PLC Allen Bradley Micro Logix 1100.


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Abstract

The Institute has a greenhouse for strawberry production that requires certain kind

of nutrients supplying; to provide this, it counts with a fertigation system formed itself by a

tank in which the level of all nutrients mixed, needs to be checked by the classic PID

controller.

The objective of this job is to implement a diffuse PID controller to check

strawberry production in the Ciudad Guzman, Jalisco Institute of Technology.

By implementing this automatic diffuse controller in the greenhouse we pursue

more efficiency for controlling the tank level in the fertigation system so that the nutrients

supplied can be improved and energy consumption can be reduced maintaining a more

stable system.

A diffuse controller is a control system that through a final element (actuator) is

able to keep a variable or process at a desired point within the measurement range of the

sensor that measure. This is one of the most frequent and accurate controlling methods in

automatic regulation. To implement this control we will use a differential pressure sensor

(MPX10DP) for level measurement, a virtual tool (LabVIEW) and a PLC Allen Bradley

Micro Logix 1100.


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i

ndice general

Captulo I......................................................................................................... 1

Introduccin....................................................................................................... 1

Capitulo II. ..................................................................................................... 4

Estado de la Tcnica.................................................................................. 4

2.1 Invernaderos ............................................................................................................. 4

2.2 Importancia de la agricultura protegida en Mxico .................................................... 6

2.3 Apoyos SAGARPA 2012 para impulsar la agricultura protegida ............................ 7

2.4 Fertirriego................................................................................................................. 9

2.4.1 Ventajas e inconvenientes de la fertirrigacin: .................................................. 102.5 Mtodos de inyeccin en goteo y aspersin. ............................................................ 12

2.6 Fresas en invernadero. ............................................................................................ 13

2.7 Tipos de Control (lazo cerrado, lazo abierto)........................................................... 17

2.8 Medicin de nivel. .................................................................................................. 19

2.9 Control Proporcional-Integral-Derivativo (PID) ...................................................... 19

2.9.1 Accin Proporcional ......................................................................................... 212.9.2 Accin Integral................................................................................................. 21

2.9.3 Accin Derivativa ............................................................................................ 22

2.9.4 Usos del PID .................................................................................................... 23

2.9.5 Ajuste de parmetros del PID ........................................................................... 23


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ii

2.10 PLC (Controlador Lgico Programable) ............................................................... 23

2.10.1 Un Controlador Lgico Programable consta de 3 elementos principales: ........ 24

2.10.2 Estructura de un PLC ..................................................................................... 24

2.10.3 Clasificacin de los PLCs.............................................................................. 25

Captulo III. ................................................................................................ 27

Metodologa propuesta......................................................................... 27

3.1 Inteligencia artificial ............................................................................................... 27

3.2 Ramas que componen la inteligencia artificial ........................................................ 27

3.3 Lgica Difusa ........................................................................................................ 28

3.3.1 Aplicaciones..................................................................................................... 30

3.4 Lgica Booleana ..................................................................................................... 31

3.4.1 Lgica booleana: .............................................................................................. 32

3.4.2 Operadores en la lgica convencional. .............................................................. 33

3.5 Lgica Difusa ......................................................................................................... 34

3.6 Controladores Difusos ........................................................................................... 35

3.6.1 Interfaz de difusificacin .................................................................................. 35

3.6.2 Base de conocimientos ..................................................................................... 37

3.6.3 Lgica de decisiones ........................................................................................ 37

3.6.4 Interfaz de desdifusificacin ............................................................................ 38


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iii

Capitulo IV................................................................................................. 41

Resultados.......................................................................................................... 41

4.1 Tablero de control y tanque de mezcla de nutrientes ............................................... 41

4.2 MPX10DP Sensor Presin diferencial (Medicin de Nivel) .................................... 42

4.3 Acondicionador de seal ......................................................................................... 43

4.3.1 Diseo y simulacin del acondicionador de seal generada en el sensor de

presin diferencial para estandarizarla de 1 a 5V ................................ ...................... 44

4.4 Convertidor de V/I .................................................................................................. 45

4.4.1 Diseo y simulacin en Proteus del convertidor de V/I necesario para

proporcionar la corriente de control del driver de la bomba de llenado del depsito de

mezclas de nutrientes ................................................................................................ 46

4.5 Funcin de transferencia de la planta (Nivel) .......................................................... 47

4.5.1 Sistema de adquisicin de datos (Datalogger) ................................................... 47

4.5.2 Por medio de la herramienta ident de Matlab se obtiene la funcin de

transferencia de la planta (Nivel) ............................................................................... 484.5.3 Con Process model se obtienen los parmetros de la funcin de transferencia .. 49

4.5.4 Simulacin de la planta de nivel en Matlab, comparando 2 tipos de control:

control clsico PID y control PD+I Fuzzy ................................................................ 50

4.6 Control PID clsico realizado en LabView aplicado en campo para controlar la

variable nivel ................................................................................................................ 52

4.6.1 Resultados de la implementacin del control PID clsico ................................. 53

4.7 Diseo del control PD+I Fuzzy en LabVIEW ......................................................... 55

4.7.1 Resultados de la implementacin del control PD + I Fuzzy............................... 58


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iv

Capitulo V.................................................................................................... 62

Conclusiones.................................................................................................... 62

5.1 Conclusiones .......................................................................................................... 62

5.2 Trabajos Futuros .................................................................................................... 62

Referencias bibliogrficas................................................................. 63

Glosario de trminos. .............................................................................. 65

Anexos.................................................................................................................... 68Sensor de Presin MPX10DP ....................................................................................... 68

Amplificador de Instrumentacin INA128 .................................................................... 69

Amplificador operacional dual TL082 .......................................................................... 70

Transistor 2n2222 ......................................................................................................... 71


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v

Lista de tablas

Tabla 3.1 Conceptos bsicos ............................................................................................ 32


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vi

ndice de figurasFigura 2.1 Formas de invernaderos ..................................................................................... 5

Figura 2.2 Cultivos de la Agricultura Protegida en Mxico ................................................ 7

Figura 2.3 Esquema de montaje de un Venturi ................................................................. 16

Figura. 2.4.1 Bucle abierto de regulacin ......................................................................... 21

Figura 2.4.2 Bucle abierto de regulacin ......................................................................... 21

Figura 2.5 Bucle cerrado de regulacin. .......................................................................... 22

Figura 2.6 Diagrama en bloques de un control PID........................................................... 24

Figura 3.1 El diagrama de bloques para desarrollarla metodologa de lgica difusa

muestra las tres etapas que constituyen el control ............................................................. 28

Figura 3.2 Operaciones entre conjuntos convencionales ................................................... 32

Figura 3.3 Estructura de un controlador difuso ................................................................. 34

Figura 3.4 Particiones difusas con distinto nmero de trminos: a) tres trminos N, Z y P;

b) siete trminos NB, NM, NS, ZE, PS, PM, y PB. ................................ ........................... 35

Figura 3.5 a) Conjuntos recortados y b) Conjuntos escalados ........................................... 37

Figura 3.6. Sistema Difuso ............................................................................................... 39

Figura 4.1 Invernadero del ITCG ..................................................................................... 42

Figura 4.2 Tablero de control ........................................................................................... 42

Figura 4.3 Sensor de presin diferencial MPX10DP ......................................................... 43

Figura 4.4 Comportamiento lineal del sensor MPX10DP ................................................. 44

Figura 4.5 Acondicionador de seal 1V a 5V ................................................................... 45

Figura 4.6 Recta conversin voltaje - corriente ................................................................. 46


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vii

Figura 4.7 Diseo del convertidor de corriente ............................................................... 47

Figura 4.8 Pantallas de la herramienta Datalogger .......................................................... 47

Figura 4.9 System Identification Tool ............................................................................. 48

Figura 4.10 Process Models ............................................................................................ 49

Figura 4.11 Simulacin de la planta de nivel en Matlab .................................................... 50

Figura 4.12 Reglas para control Fuzzy ............................................................................. 50

Figura 4.13 a) Respuesta del control PID clsico b) Respuesta de ambos controles PID

clsico y PD+I Difuso ...................................................................................................... 50

Figura 4.14 Control PID clsico en LabVIEW.................................................................. 52

Figura 4.15 Respuesta a un cambio del punto de referencia .............................................. 53

Figura 4.16 Estabilizacin del proceso ............................................................................. 54

Figura 4.17 Proceso estable ............................................................................................. 54

Figura 4.18 Respuesta a una perturbacin ........................................................................ 55

Figura 4.19 Control PD+I Fuzzy en LabVIEW ................................................................. 55

Figura 4.20 Variables lingsticas .................................................................................... 56

Figura 4.21 Reglas de inferencia ...................................................................................... 57

Figura 4.22 Proceso estable .............................................................................................. 58

Figura 4.23 a) y b) Respuesta a del proceso a un cambio del setpoint ............................... 59

Figura 4.24 a) y b) Respuesta a del proceso a una perturbacin ........................................ 59


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Captulo I Introduccin

1

Captulo I

IntroduccinComo objetivo general est el desarrollar dos sistemas de control: PID clsico y PD+I

Difuso, para controlar el nivel de un tanque de mezcla de nutrientes en el invernadero del

Instituto Tecnolgico de Ciudad Guzmn. La implementacin de ambos controles se va

realizar por medio del software de LabVIEW con lo que se pretende innovar y por lo tanto

mejorar el control del proceso con el que actualmente se cuenta, y as de esta manera

contribuir a la mejora de la automatizacin de la produccin de fresa en el invernadero del

Instituto Tecnolgico de Ciudad Guzmn. Con la realizacin de este proyecto finalmente se

va elaborar un documento de Tesis.

Los procesos industriales exigen el control de la fabricacin de los diversos

productos obtenidos. Los procesos son muy variados y abarcan muchos tipos de productos:

la fabricacin de los productos derivados del petrleo, de los productos alimenticios, la

industria cermica, las centrales generadoras de energa, la siderurgia, los tratamientos

trmicos, la industria papelera, la industria textil, etc.

En todos estos procesos es absolutamente necesario controlar y mantener constantes

algunas magnitudes, tales como la presin, el caudal, el nivel, la temperatura, el pH, la

conductividad, la velocidad, la humedad, el punto de roco, etctera. Los instrumentos de

medicin y control permiten el mantenimiento y la regulacin de estas constantes en

condiciones ms idneas que las que el propio operador podra realizar.

En los inicios de la era industrial, el operario llevaba a cabo un control manual de

estas variables utilizando s1o instrumentos simples, manmetros, termmetros, vlvulas

manuales, etc., control que era suficiente por la relativa simplicidad de los procesos. Sin

embargo, la gradual complejidad con que stos se han ido desarrollando ha exigido su


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automatizacin progresiva por medio de los instrumentos de medicin y control. Estos

instrumentos han ido liberando al operario de su funcin de actuacin fsica directa en la

planta y al mismo tiempo, le han permitido una labor nica de supervisin y de vigilancia

del proceso desde centros de control situados en el propio proceso o bien en salas aisladas

separadas; asimismo, gracias a los instrumentos ha sido posible fabricar productos

complejos en condiciones estables de calidad y de caractersticas, condiciones que al

operario le seran imposibles o muy difciles de conseguir, realizando exclusivamente un

control manual.

Hoy en da la tendencia es automatizar y optimizar los procesos, debido a ello, la

finalidad de este trabajo es mejorar el sistema automatizado existente de fertirriego en el

invernadero del Instituto Tecnolgico de Ciudad Guzmn. Por medio de un control PD+I

difuso utilizando el software de LabVIEW

En el captulo I se presenta una breve introduccin, iniciando con los objetivos a

alcanzar con la realizacin de este proyecto y se menciona adems el desarrollo que ha

existido de los sistemas de control a travs del tiempo.

En el captulo II se describe el estado de la tcnica, es decir los diferentes aspectos queintervienen en la produccin de alimentos por medio de invernaderos, por ejemplo el

sistema de riego empleado, las variables de proceso que intervienen que en el caso de m

trabajo es nivel, y algunos tipos e instrumentos de control.

En el captulo III se refiere a la metodologa propuesta para la realizacin de este

proyecto, es decir se va disear e implementar un control PD+I difuso por medio del

software de LabVIEW

En el captulo IV Se detallan los resultados obtenidos durante el desarrollo del

proyecto, se mencionan los resultados obtenidos para dos tipos de control que se emplearon

en el proyecto: PID clsico y PD+I difuso


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En el captulo V finalmente se presentan conclusiones finales obtenidas con la

realizacin del proyecto y se mencionan posibles trabajos futuros para mejorar dicho

proyecto.


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Captulo II Estado de la Tcnica

4

Capitulo II.

Estado de la Tcnica2.1 Invernaderos

Un invernadero es una construccin especial que sirve para crear y mantener las

condiciones ambientales apropiadas para el cultivo de especies vegetales; sean verduras,

plantas ornamentales o plantines para forestacin.

Cada vez ms los invernaderos forman parte de procesos productivos que

involucren a especies vegetales; tanto en grandes empresas como en el hogar para

produccin de hortalizas para el autoconsumo.

Hasta hace un tiempo, los invernaderos eran una prctica costosa, que solo se

justificaba para cultivos muy valiosos. Hoy, gracias a la existencia en el mercado de nuevos

materiales, los invernaderos constituyen una herramienta til y econmica con la cual esposible prolongar los periodos de crecimiento de las plantas en general.

Los invernaderos consisten en una estructura simple, con una cobertura transparente

a la luz y que a su vez ofrece proteccin contra algunos factores agresivos del clima, (por

ejemplo: viento, lluvias, bajas temperaturas) que afectan la vida de las plantas.

La estructura puede estar constituida por diversos materiales, los ms comunes sonel metal y la madera.

Actualmente, el costo entre estos dos materiales mantiene una relacin de 3:1, es

decir que una estructura de metal cuesta tres veces ms que una de madera.


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5

Con respecto a la vida til de estas estructuras, la de metal est estimada en 25 aos,

con un pequeo mantenimiento cada tres aos; mientras que en madera podemos esperar

una duracin de 5, con mantenimiento cada 2 aos.

La forma del invernadero se elige en funcin de:

los materiales que se utilizarn para su construccin. la mayor comodidad para la instalacin de ventilacin. el volumen de aire que quede en el interior. (Lo ideal es mantener una relacin de 3

m3 de aire/1 m2 de superficie cubierta, con lo que se puede garantizar que el aire

del interior amortiguar mejor los cambios de temperatura).

Las formas ms utilizadas son las siguientes (Figura 2.1):

Figura 2.1Formas de invernaderos


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2.2 Importancia de la agricultura protegida enMxico

La agricultura protegida es aquella que se realiza bajo mtodos de produccin queayudan a ejercer determinado grado de control sobre los diversos factores del medio

ambiente. Permitiendo con ello minimizar las restricciones que las malas condiciones

climticas ocasionan en los cultivos.

Entre las ventajas de este sistema de produccin se encuentra:

Generacin de 8 empleos directos por ha. Produccin de cultivos inocuos Incremento de hasta 5 veces la produccin con relacin a campo abierto (tomate:

70 ton. a campo abierto vs 350 ton/ha. con agricultura protegida).

Produccin todo el ao, es posible aprovechar las ventanas de mercado paraobtener precios competitivos

Ahorro de agua promedio de 50%. En tomate el ahorro es hasta del 77% (en campoabierto se utilizan 89 litros por kilo producido y en hidropona 20).

Es posible aprovechar suelos con problemas de degradacin o qumicos.

Es por ello que desde el ao 2001, la SAGARPA ha otorgado diversos apoyos para la

Agricultura Protegida. En 2009, el gobierno federal puso en marcha la Estrategia Nacional

de Agricultura Protegida, reconociendo los beneficios y rentabilidad de esta actividad en el

sector agrcola.

En el pas existen alrededor de 20 mil hectreas bajo agricultura protegida de las

cuales aproximadamente 12 mil son de invernadero y las otras 8 mil corresponden a malla

sombra y macro tnel principalmente.


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El 50% de la superficie con agricultura protegida se concentra en cuatro estados:

Sinaloa (22%), Baja California (14%), Baja California Sur (12%) y Jalisco (10%). Los

principales cultivos que se producen bajo agricultura protegida son el jitomate (70%),

pimiento (16%), pepino (10%). En los ltimos aos se ha intensificado la diversificacin

de cultivos como la papaya, fresa, chile habanero, flores, plantas aromticas (figura 2.2).

Figura 2.2 Cultivos de la Agricultura Protegida en Mxico

2.3 Apoyos SAGARPA 2012 para impulsar la

agricultura protegidaEl programa de apoyo a la inversin en equipamiento e infraestructura tiene por

objetivo incrementar la capitalizacin de las unidades econmicas agropecuarias, acucolas

y pesqueras a travs de apoyos complementarios para la inversin en equipamiento e

infraestructura en actividades de produccin primaria, procesos de agregacin de valor,

acceso a los mercados y para apoyar la construccin y rehabilitacin de infraestructura

pblica productiva para beneficio comn.

Dentro del programa se contempla el componente de agricultura protegida que cuyo

objetivo especfico es el de fomentar la produccin de alimentos sanos y de calidad, con

enfoque de red de valor y de manera sustentable, a travs de la produccin bajo agricultura


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protegida. Teniendo como poblacin objetivo personas fsicas y morales con acceso a

mercados.

Impacto o beneficio en la solucin a un problema relacionado con elsector productivo o la generacin del conocimiento cientfico otecnolgico.

Impacto cientfico

Se genera conocimiento cientfico con la participacin de instituciones educativas y

empresas al haber un constante proceso de innovacin en la generacin de nuevas

tecnologas en la bsqueda de automatizar y buscar hacer ms eficientes estos sistemas deautomatizacin.

Impacto tecnolgico

Tecnificacin de la agricultura para mejorar la calidad y cantidad de la produccin,

adems de que se abren las oportunidades para generar tecnologa nacional que sea

alcanzable econmicamente para los productores y fcil de manejar por ellos.

Impacto social

El establecerse los invernaderos en cierta regin trae consigo ciertas consecuencias

favorables a las comunidades que se encuentran en las cercanas de estos. Se generan

empleos y esto conlleva a mejorar el estilo y calidad de vida de la sociedad. Los

trabajadores tambin obtienen por prestar sus servicios, atencin mdica y otras

prestaciones de ley.


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Impacto econmico

Incremento en el ingreso de los productores, aumento de rendimientos por unidad de

superficie y al haber prcticamente produccin todo el ao se los precios de los productos

es ms accesible a la poblacin en general, se generan oportunidades de empleos. Laproduccin en el invernadero va a aumentar tanto en calidad como en cantidad,

obteniendo el productor mayor ganancia econmica a mayor volumen de produccin

garantizada.

Impacto ambiental

Con los mtodos de riego utilizados dentro de los invernaderos se logra un uso ms

eficiente del agua, como consecuencia se mejora el aprovechamiento de recursos naturales

sin necesidad de destruir el medio ambiente. Se reduce el uso de herbicidas, pesticidas,

plaguicidas; ya que con la cubierta del invernadero y un control optimizado que se va a

lograr con el sistema se va a evitar la propagacin de enfermedades, plagas etc. En el

cultivo. Se logra una importante reduccin del uso de fertilizantes

2.4 FertirriegoEl riego es la aplicacin de agua a los cultivos en forma artificial, oportuna y

uniforme. De esta definicin se desprende que para regar no basta aplicar agua a los

cultivos a travs de cualquier metodologa, sino que es necesario hacerlo en forma

oportuna, manejando las frecuencias y los tiempos de aplicacin de acuerdo a las

caractersticas del cultivo, clima y suelo.

Muchas de las recomendaciones de riego estn basadas en informacin terica. Por

ello se debe tener en cuenta que tales programas slo sern tiles si se encuentran asociados

a un monitoreo del riego, prctica que consiste en observar en terreno las condiciones

hdricas de la planta y del suelo. Esto permite hacer regulaciones al programa, lo que

implica reducir los problemas derivados de la falta o exceso de humedad en el cultivo.


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Los avances tecnolgicos en riego han permitido aumentar la eficiencia de esta

prctica, localizando mejor el agua en el cultivo y disminuyendo las prdidas que ocurren

en la conduccin. Adems, se ha aprovechado la misma red para aplicar los fertilizantes

que van disueltos en el agua de riego, lo que se ha denominado como fertirrigacin. Sin

embargo, el manejo del riego y la fertirrigacin requieren de mano de obra calificada que lo

ejecute, pues cualquier inexactitud puede ocasionar problemas graves al cultivo, en especial

durante los periodos en que la planta es ms sensible.

La fertirrigacin es una tcnica de aplicacin de abonos disueltos en el agua de

riego a los cultivos.

Resulta un mtodo de gran importancia en cultivos regados mediante sistemas de

riego localizad (goteo), aunque tambin se usa, en menor medida, en sistemas de riego por

aspersin (equipos pivote y cobertura total). La diferencia principal entre estos sistemas es

que en el riego localizado no se moja toda la superficie, mientras que esto s sucede en

riego por aspersin.

El objetivoprincipal de la fertirrigacin es el aprovechamiento del flujo de agua del

sistema de riego para transportar los elementos nutritivos que necesita la planta hasta ellugar donde se desarrollan las races, con lo cual se optimiza el uso del agua, los nutrientes

y la energa y se reducen las contaminaciones si se maneja adecuadamente.

2.4.1 Ventajas e inconvenientes de la fertirrigacin:

Ventajas:

Ahorro de fertilizantes. Ahorro de mano de obra en la distribucin de abonos. Mejor asimilacin y rapidez de actuacin de los fertilizantes.


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Mejor distribucin (tanto en superficie como en el perfil del suelo, ocupando losnutrientes todo el bulbo creado por el emisor).

Control de prdida de nutrientes con buen manejo. Gran flexibilidad en laaplicacin, lo que permite la adecuacin del abonado a las necesidades del cultivoen cada momento.

Incremento del rendimiento y mejora de la calidad de la cosecha.Inconvenientes:

Mayor coste de inversin inicial (instalaciones y equipos). Necesidad de una formacin bsica para el manejo de los equipos y fertilizantes. Necesidad de un sistema de riego con buena uniformidad para garantizar la correcta

distribucin en el suelo.

Utilizacin de abonos con propiedades adecuadas (solubilidad, pureza, etc.). Posible riesgo de falta de micronutrientes por la pureza de los abonos lquidos. Riesgo de obturaciones de goteros por precipitados. Posible mayor coste de la unidad fertilizante al tener que usar abonos solubles y

compatibles con el agua de riego para evitar precipitados.

En Mxico el 77% del agua aprovechable se destina a la produccin de alimentos, pero

el uso eficiente de este recurso es alrededor del 46%.

Por lo anterior, se ha instrumentado el Proyecto Estratgico de Tecnificacin del Riego

para Fomentar la produccin de alimentos, bienes y servicios realizando un uso

sustentable de la cuenca y acuferos, mediante la instrumentacin de acciones que permita

el uso ms eficiente y productivo del agua disponible, con fundamento en la Ley de


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Desarrollo Rural Sustentable, el Plan Nacional de Desarrollo 2007-2012 y el Programa

Sectorial de desarrollo Agropecuario y Pesquero 2007-2012.

El Proyecto Estratgico de Tecnificacin del Riego2010, tiene como objetivo

fomentar la produccin de alimentos, realizando un uso sustentable de la cuenca y

acuferos, mediante la tecnificacin del riego que permita el uso ms eficiente y productivo

del agua.

2.5 Mtodos de inyeccin en goteo y aspersin.

Una unidad bsica de fertirrigacin debe constar de un inyector de fertilizante y untanque de mezcla de fertilizantes, preferentemente de material plstico (el hierro o acero

sufre una corrosin muy rpida), para aportar el abono lquido o, en su caso, preparar la

disolucin con abonos solubles. Tambin es necesario un agitador, una vlvula de control y

un filtro. Dependiendo del sistema de fertirrigacin, se pueden requerir equipos adicionales

como vlvulas, reguladores de presin, bombas mezcladoras.

En cuanto a los sistemas de inyeccin, los ms comunes son los siguientes:

a) Bomba de inyeccin.b) Inyectores Venturi.c) Tanque con bypass de flujo.

Inyector Venturi

Su funcionamiento se basa en el efecto Venturi, que consiste en producir un

estrechamiento en el flujo principal del agua para causar una depresin. sta resulta

suficiente para succionar la solucin qumica desde un depsito abierto hasta dicho flujo. El


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Venturi se instala en un bypass del circuito principal para poder regular el caudal

succionado (Figura 2.3).

Figura 2.3 Esquema de montaje de un Venturi

2.6 Fresas en invernadero.

De acuerdo a estudios realizados en Japn, el cultivo de fresas en invernadero se

est expandiendo rpidamente tomando en cuenta que cuando se obtienen frutos de

calidad, el consumidor est dispuesto a pagar un alto precio. Otra palanca que est

transformando al sector de invernaderos en Mxico, es que mientras los grandes

consorcios se ocupan de grandes superficies de cultivos de tomate, pepino y pimiento,

los pequeos productores estn encontrando un nicho en el cultivo de fresas,

calabacitas, berenjenas, pepinillos, mini-pimientos y tomates rosas. Tambin se estn

enfocando en los cultivos orgnicos.


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cosecha de la canaleta inferior, se va iniciando la cosecha en la superior, con lo cual se

logra alargar la cosecha y obtener una mayor produccin.

Cambiando paradigmas

Un aspecto muy importante que debe ser evaluado en Mxico, es que los

productores japoneses de invernadero, ante los elevados niveles de luz natural, en vez

de utilizar luz artificial o bixido de carbono (CO2), como sucede en los Pases Bajos o

Estados Unidos, para aumentar la produccin de fresas o tomates, utilizan tcnicas que

aumentan la densidad de plantacin y tratan de reducir el desperdicio de nutrientes para

generar mejores resultados.

cido slico: elemento olvidado

Otra de las investigaciones relevantes en relacin con la fresa y los tomates, es el

empleo de cido slico para obtener plantas ms sanas, resistentes a la salinidad, con

mayor firmeza y vida de anaquel. Estos estudios han sido realizados en la Universidad

de Brgamo, en Italia.

Todas estas ventajas se podran encontrar en un solo producto, que como se

menciona al inicio, es uno de los elementos ms abundantes entre los minerales, pero su

empleo y beneficios son poco conocidos. Los estudios que se realizan actualmente se

enfocan en varios puntos que se pueden resumir en reproduccin celular, crecimiento,

relaciones calcio-silicio, etileno-silicio, desintoxicacin de metales pesados, tolerancia a

la salinidad y firmeza de los frutos. Cualquiera de estos factores, podra llamar la

atencin de los productores y por ello, se considera que aunque el silicio puede ser unfactor clave, la forma de aplicacin, el tipo de suelo y sustrato, as como su interrelacin

con otros elementos, son la base de su eficiencia.


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16

Reproduccin

En este proceso, el silicio resulta un elemento importante para proteger el embrin,

aumentando la disponibilidad de humedad e incrementando la tolerancia a las altas

temperaturas. Las deficiencias de este elemento en tomates repercuten en una floracin

irregular, mientras que en fresas y pepinos se observa una reduccin en la fertilidad del

polen. Esto se relaciona con la tolerancia a las elevadas temperaturas, con lo cual se

podra utilizar el silicio para realizar plantaciones cuando las temperaturas son elevadas.

Trasplantes

En este punto el silicio se ha venido aplicando en forma de extracto de plantas

acuticas, que ayudan al desarrollo de los trasplantes, aunque debido a la diversidad de

sustratos y tipos de suelo, es difcil hacer un dictamen de su eficiencia.

Tolerancia a la salinidad

En aplicaciones de silicio, se ha observado que al aumentar la turgencia de las

clulas, se reduce la permeabilidad de las membranas que absorben el sodio, con lo cual

se incrementa la tolerancia a la salinidad. Igualmente, se ha observado que al disminuir

la presencia de sodio, aumenta la de potasio en el tejido celular.

Turgencia

Finalmente, los datos del incremento de la turgencia de las hojas y los frutos,

provienen de estudios realizados mediante aplicaciones de gel de Licinio en las hojas,

ya que al parecer es la nica forma en que este elemento puede traslocarse y formar

polmeros o formas quilatadas que ayudan a disminuir la transpiracin de los tejidos. Al

hacer ms lento el proceso de la transpiracin, los frutos mantiene la turgencia por ms

tiempo, incrementando su calidad y vida de anaquel.


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2.7 Tipos de Control (lazo cerrado, lazo abierto)

Los procesos industriales a controlar pueden dividirse ampliamente en dos

categoras: procesos continuos y procesos discontinuos. En ambos tipos, deben mantenerseen general las variables (presin, caudal, nivel, temperatura, etc.), bien en un valor deseado

fijo, bien en un valor variable con el tiempo de acuerdo con una relacin predeterminada, o

bien guardando una relacin determinada con otra variable.

El sistema de control que permite este mantenimiento de las variables puede

definirse como aquel que compara el valor de la variable o condicin a controlar con un

valor deseado y toma una accin de correccin de acuerdo con la desviacin existente sin

que el operario intervenga en absoluto.

El sistema de control exige pues, para que esta comparacin y subsiguiente

correccin sean posibles, que se incluya una unidad de medida, una unidad de control, un

elemento final de control y el propio proceso. Este conjunto de unidades forman un bucle o

lazo que recibe el nombre de bucle de control. El bucle puede ser abierto (figura 2.4.1 y

figura 2.4.2) o bien cerrado (figura 2.5).

Figura. 2.4.1 Bucle abierto de regulacin


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Figura 2.4.2 Bucle abierto de regulacin

Figura 2.5 Bucle cerrado de regulacin.

Salida del

producto

Entrada del

producto

Fluido

agente de

Indicador o

registrados

Elemento

de

transmisin

Elemento

Primario demedida

Controlador

Elementofinal de

control

Proceso

Valor deseado

(Punto de consigna)

Error


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2.8 Medicin de nivel.

En la industria, la medicin de nivel es muy importante, tanto desde el punto de

vista del funcionamiento correcto del proceso como de la consideracin del balanceadecuado de materias primas o de productos finales.

La utilizacin de instrumentos electrnicos con microprocesador en la medida de

otras variables, tales como la presin y la temperatura, permite aadir inteligencia en la

medida del nivel y obtener precisiones de lectura altas, del orden de 0,2 %, en el

inventario de materias primas o finales o en transformacin en los tanques del proceso. El

transmisor de nivel inteligente hace posible la interpretacin del nivel real (puede.

eliminar o compensar la influencia de la espuma en flotacin del tanque, en la lectura), la

eliminacin de las falsas alarmas (tanques con olas en la superficie debido al agitador de

paletas en movimiento) y la fcil calibracin del aparato en cualquier punto de la lnea de

transmisin.

El transmisor o varios transmisores pueden conectarse, a travs de una conexin

RS-232, a un ordenador personal, que con el software adecuado, es capaz de configurar

transmisores inteligentes.

2.9 Control Proporcional-Integral-Derivativo (PID)

Un PID (Proporcional-Integral-Derivativo) es un mecanismo de control por

realimentacin que calcula la desviacin o error entre un valor medido y el valor que se

quiere obtener, para aplicar una accin correctora que ajuste el proceso. El algoritmo de

clculo del control PID se da en tres parmetros distintos: el proporcional, el integral y el

derivativo. El valor proporcional determina la reaccin del error actual. El integral genera

una correccin proporcional a la integral del error, esto nos asegura que aplicando un

esfuerzo de control suficiente, el error de seguimiento se reduce a cero. El derivativo

determina la reaccin del tiempo en el que el error se produce. La suma de estas tres


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acciones es usada para ajustar al proceso va un elemento de control como la posicin de

una vlvula de control o la energa suministrada a un calentador, por ejemplo. Ajustando

estas tres variables en el algoritmo de control del PID, el controlador puede proveer un

control diseado para lo que requiera el proceso a realizar. La respuesta del controlador

puede ser descrita en trminos de respuesta del control ante un error, el grado el cual el

controlador llega al "set point", y el grado de oscilacin del sistema. Ntese que el uso del

PID para control no garantiza control ptimo del sistema o la estabilidad del mismo.

Algunas aplicaciones pueden solo requerir de uno o dos modos de los que provee este

sistema de control. Un controlador PID puede ser llamado tambin PI, PD, P o I en la

ausencia de las acciones de control respectivas. Los controladores PI son particularmente

comunes, ya que la accin derivativa es muy sensible al ruido y la ausencia del proceso

integral puede evitar que se alcance al valor deseado debido a la accin de control (Figura2.4).

Figura 2.6 Diagrama en bloques de un control PID.

()()

+

- +

+

P ()

I ()

D

()

+


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2.9.1 Accin Proporcional

La parte proporcional consiste en el producto entre la seal de error y la constante

proporcional como para que hagan que el error en estado estacionario sea casi nulo, pero en

la mayora de los casos, estos valores solo sern ptimos en una determinada porcin del

rango total de control, siendo distintos los valores ptimos para cada porcin del rango. Sin

embargo, existe tambin un valor lmite en la constante proporcional a partir del cual, en

algunos casos, el sistema alcanza valores superiores a los deseados. Este fenmeno se llama

sobre-oscilacin y por razones de seguridad, no debe sobrepasar el 30%, aunque es

conveniente que la parte proporcional ni siquiera produzca sobre-oscilacin. Hay una

relacin lineal continua entre el valor de la variable controlada y la posicin del elemento

final de control (la vlvula se mueve al mismo valor por unidad de desviacin). La parteproporcional no considera el tiempo, por lo tanto, la mejor manera de solucionar el error

permanente y hacer que el sistema contenga alguna componente que tenga en cuenta la

variacin respecto al tiempo, es incluyendo y configurando las acciones integral y

derivativa.

2.9.2 Accin Integral

El modo de control integral tiene como propsito disminuir y eliminar el error en

estado estacionario, provocado por el modo proporcional. El control integral acta cuando

hay una desviacin entre la variable y el punto de consigna, integrando esta desviacin en

el tiempo y sumndola a la accin proporcional. El error es integrado, lo cual tiene la

funcin de promediarlo o sumarlo por un perodo determinado; Luego es multiplicado por

una constante I. Posteriormente, la respuesta integral es adicionada al modo Proporcional

para formar el control P + I con el propsito de obtener una respuesta estable del sistema

sin error estacionario.

El modo integral presenta un desfasamiento en la respuesta de 90 que sumados a

los 180 de la retroalimentacin ( negativa ) acercan al proceso a tener un retraso de 270,

luego entonces solo ser necesario que el tiempo muerto contribuya con 90 de retardo para


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provocar la oscilacin del proceso. Se caracteriza por el tiempo de accin integral en minutos por

repeticin. Es el tiempo en que delante una seal en escaln, el elemento final de control

repite el mismo movimiento correspondiente a la accin proporcional.

2.9.3 Accin Derivativa

La accin derivativa se manifiesta cuando hay un cambio en el valor absoluto del

error; (si el error es constante, solamente actan los modos proporcional e integral).

El error es la desviacin existente entre el punto de medida y el valor consigna, o

"Set Point". La funcin de la accin derivativa es mantener el error al mnimo corrigindolo

proporcionalmente con la misma velocidad que se produce; de esta manera evita que el

error se incremente.

Se deriva con respecto al tiempo y se multiplica por una constante D y luego se

suma a las seales anteriores (P+I). Es importante adaptar la respuesta de control a los

cambios en el sistema ya que una mayor derivativa corresponde a un cambio ms rpido yel controlador puede responder acordemente.

La forma final del algoritmo del PID es:

()= ()= () + () +


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2.9.4 Usos del PID

Por tener una exactitud mayor a los controladores proporcional, proporcional

derivativo y proporcional integral se utiliza en aplicaciones ms cruciales tales como

control de presin, flujo, fuerza, velocidad, en muchas aplicaciones qumica, y otras

variables. Adems es utilizado en reguladores de velocidad de automviles (control de

crucero o cruise control), control de ozono residual en tanques de contacto.

2.9.5 Ajuste de parmetros del PID

El objetivo de los ajustes de los parmetros PID es lograr que el bucle de control

corrija eficazmente y en el mnimo tiempo los efectos de las perturbaciones; se tiene que

lograr la mnima integral de error. Si los parmetros del controlador PID (la ganancia del

proporcional, integral y derivativo) se eligen incorrectamente, el proceso a controlar puede

ser inestable, por ejemplo, que la salida de este vare, con o sin oscilacin y est limitada

solo por saturacin o rotura mecnica. Ajustar un lazo de control significa ajustar los

parmetros del sistema de control a los valores ptimos para la respuesta del sistema de

control deseada.

2.10 PLC (Controlador Lgico Programable)

Un Controlador Lgico Programable (Programable Logic Controler PLC), es undispositivo digital utilizado para el control de mquinas y operacin de procesos.

Es un aparato digital electrnico con una memoria programable para elalmacenamiento de instrucciones permitiendo la implementacin de funcionesespecficas como: lgica, secuencias, temporizado, conteo y aritmtica; con el

objeto de controlar mquinas y procesos.


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2.10.1 Un Controlador Lgico Programable consta de 3elementos principales:

El primero es el procesador, la unidad central de proceso del controlador Lgicoprogramable. El procesador o CPU (Central Processing Unit) es el cerebro del

controlador Lgico programable. Una vez que un programa (en la forma de

diagrama de escalera) es introducido en el procesador, ste reside en la memoria

hasta que sea cambiado por el usuario.

El segundo elemento principal es la estructura de entrada / salida (E/S). Esta proveela interface entre la CPU y el proceso o maquinaria. La adicin de los

microprocesadores ha aumentado las posibilidades de simples funciones ON/OFF

hasta hacer posible generacin de reportes, control analgico, etc.,

El tercer elemento es el equipo de programacin.

2.10.2 Estructura de un PLC

Consta de tres partes fundamentales: las entradas, la unidad central de procesos

(CPU) y las salidas.

La CPU

Es el cerebro del PLC, responsable de la ejecucin del programa desarrollado por elusuario. Es la unidad principal de coordinacin de todas las funciones o recursos de

los distintos Procesadores Perifrico, Procesador de entrada /salida, Procesador de

Comunicaciones, Unidad de Memoria y Fuente de alimentacin.

La CPU se comunica con las interfaces de I/O por medio de un bus paralelo, queincluye un bus de datos y un bus de direcciones. Adicionalmente, un bus de

alimentacin provee alimentacin elctrica a las interfaces de I/O.


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Las Entradas (Interfaces o adaptadores de Entrada)

Se encargan de adaptar seales provenientes del campo o niveles que la CPU pueda

interpretar como informacin. Las seales del campo pueden implicar niveles y tipos de

seal elctrica diferentes a los que maneja la CPU.

Las Salidas (Interfaces o adaptadores de salida)

Comandan dispositivos de campo en funcin de la informacin enviada por la CPU.

2.10.3 Clasificacin de los PLCs

Si deseamos establecer una clasificacin de PLCs, podemos considerar distintosaspectos:

Por su Construccin

Integral. Modular.Por su Capacidad

Nivel 1: Control de variables discretas y pocas analgicas, operaciones aritmticas ycapacidad de comunicacin elementales.

Nivel 2: Control de variables discretas y analgicas. Matemticas de punto flotante.E/S inteligentes. Conexin en red. Gran capacidad de manejo de datos analgicos y

discretos.


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Por Cantidad de E/S

Micro PLC (hasta 64 E/S).

PLC pequeo (65 a 255 E/S). PLC mediano (256 a 1023 E/S).

PLC grande (ms de 1024 E/S).


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Captulo III Metodologa Propuesta

27

Captulo III.

Metodologa propuesta3.1 Inteligencia artificial

Se pueden destacar algunas propiedades generales que presenta la inteligencia

humana, como por ejemplo la habilidad de enfrentar nuevas situaciones, la habilidad de

resolver problemas, de responder preguntas, elaborar planes, etc. Desde sus inicios, el

hombre se represent el mundo real mediante smbolos, los constituyen la base del lenguajehumano. En este sentido, se podra considerar a la IA (inteligencia artificial) como un

dialecto simblico constituido por cadenas de caracteres que representan conceptos del

mundo real. De hecho, los procesos simblicos son una caracterstica esencial de la IA. A

partir de lo expuesto es posible formular una definicin ms aproximada de la IA: La

inteligencia artificial es una rama de las ciencias computacionales que se ocupan de los

smbolos y mtodos no algortmicos para la resolucin de problemas.

3.2 Ramas que componen la inteligencia artificial

Existen varios elementos que componen la ciencia de la IA, dentro de los cuales sepueden encontrar tres grandes ramas:

Lgica difusa Redes neuronales artificiales Algoritmos genticosCada una consta de caractersticas especiales, as como de una funcin especfica.


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3.3 Lgica Difusa

La lgica difusa es una rama de la IA que le permite a una computadora analizar

informacin del mundo real en una escala entre lo falso y lo verdadero. Los matemticosdedicados a la lgica en la dcada de 1920 definieron un concepto clave: todo es cuestin

de grado. La lgica difusa manipula conceptos vagos como caliente o hmedo y

permite a los ingenieros construir televisores, acondicionadores de aire, lavadores y otros

dispositivos que juzgan informacin difcil de definir. Los sistemas difusos son una

alternativa a las nociones de pertenencia y lgica que se iniciaron en la Grecia antigua.

La lgica difusa hoy en da es muy comn y se halla en diferentes sectores de la

tecnologa, tanto en la electrnica como en el control, las matemticas, la robtica, etc. El

objetivo principal de la lgica difusa es crear un sistema basado en el comportamiento y

pensamiento humanos. Esto se logra gracias al planteamiento de un modelo en cualquier

contexto y traducirlo a reglas gramaticales o lenguaje humano. La clave de la lgica difusa

se basa en la experiencia. El sistema toma el banco de conocimiento del experto, ya sea de

mecnica, construccin, fotografa, computacin, etc. Y con l crea sus reglas para

desarrollar una propuesta.

La lgica difusa consta de tres etapas para obtener el resultado deseado. La primera

etapa se basa en un proceso donde las variables tienen un grado de incertidumbre

metalingstico. Por lo tanto, el rango de valores (universo de discurso) de cada variable

puede clasificarse por conjuntos difusos, por ejemplo: baja, media, alta. Cuando los

sensores miden las variables, los valores pasan por un proceso de fusificacinque consiste

en pasar dichos valores a un rango a un rango de pertenencia entre cero (0) y uno (1). Se

busca determinar en qu grado el valor que se est adquiriendo pertenece a un conjuntodifuso. Los conjuntos difusos son caracterizados mediante funciones de membresa, las

cuales estn sintonizadas al punto de operacin adecuado para el funcionamiento del

sistema.


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En la segunda etapa se propones reglas lingsticas ( inferencia) que servirn de gua

para que el sistema se comporte de manera adecuada, idnea o deseada segn el modelo de

referencia o los objetivos del usuario. El grado de pertenencia de cada una de las variables

se evala en un conjunto de reglas de inferencia. Dichas reglas de inferencia fueron

determinadas con ayuda de un experto. El conjunto de reglas de inferencia determina una

consecuencia, es decir, asigna un grado de pertenencia a un conjunto difuso que caracteriza

a las salidas.

Una vez obtenidas las consecuencias, la tercera etapa es un proceso para determinar

los valores ptimos de salida, conocido como desfusificacin, y que consiste en pasar el

grado de pertenencia, proveniente de la consecuencia de la regla de inferencia, a un valor

ntido o real. Para hacer eso, previamente se sintonizaron funciones de membresa de cada

una de las salidas con el fin de obtener un valor cuantificable. La figura3.1 muestra el

diagrama esquemtico del controlador difuso

Figura 3.1 El diagrama de bloques para desarrollarla metodologa de lgica difusamuestra las tres etapas que constituyen el control

Fusicando Reglas Desfusicando

X

(Valoresntidos)

Valores

difusos

X

(Valoresntidos)

Valores

difusos

Reglas de

inferencia

F. M F. M


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3.3.1 Aplicaciones

Las aplicaciones de la lgica difusa se realizan en reas multidisciplinarias que van

desde la evolucin tecnolgica de los electrodomsticos, hasta programas computacionales

para tomar decisiones y se han extendido a diversas reas especficas que se mencionan acontinuacin:

Cmaras de videoLa lgica difusa se emplea en los electrodomsticos con dos variantes: software y

hardware. Las aplicaciones que contemplan el hardware incluyen el uso de tres sensores

para lograr un enfoque automtico del lente para captar el objeto indicado

ReconocimientoEn reas de seguridad que requiere que la identificacin, por ejemplo, de actividad

volcnica a partir del monitoreo de anomalas en lneas largas de registro, o en el

reconocimiento de caracteres y en los sistemas de vigilancia de video han sido analizados y

probados para ofrecer alternativas paralelas a las tradicionales, mediante el almacenamiento

de conocimiento de imgenes. Debido a que el criterio para determina la actividad

volcnica peligrosa es vago, algoritmos basados en la lgica difusa permiten el

reconocimiento automtico de la actividad, as como la identificacin de la morfologa

respectiva.

ControladoresDe la misma manera, la lgica difusa se aplica a travs de controladores difusos

para la calidad del agua, los sistemas de operacin automtica de trenes, los sistemas

automticos de operacin de contenedores, los elevadores, los reactores nucleares, las

transmisiones de automviles y las computadoras.


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31

Uso de lgica difusa en los sistemas de control

Este conjunto de aplicaciones ha sido motivado por el deseo de satisfacer uno o ms

de los siguientes objetivos:

1. Mejorar la robustez que se obtiene con los mtodos clsicos de control lineales

2. Diseo de control simplificado para modelos complejos

3. Tambin se obtiene una implementacin simplificada

4. Autonoma

5. Adaptabilidad

6. En el caso del control difuso, no es necesario un modelo matemtico de la planta

3.4 Lgica Booleana

En la lgica booleana existe una funcin caracterstica:

= 1, = 0,

Esta funcin caracterstica () nos dice que si el elemento pertenece al conjunto( ), entonces la pertenencia es 1; si no pertenece ( ), entonces la pertenencia es0.


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Esta funcin expresa que en este universo ntido solo hay dos posibles valores de

pertenencia: 1 o 0. Los conectores bsicos de la lgica booleana son los mostrados en la

tabla 3.1:

U, Unin, disyuncin, ^ Interseccin, conjuncin- o ~ Negacin, Pertenencia, no pertenencia Para todo

| Tal que

Tabla 3.1 Conceptos bsicos

3.4.1 Lgica booleana:

Es una lgica de conjuntos y nos sirve, principalmente, para definir formas de

interseccin entre conjuntos. Estos conjuntos tendrn entre si elementos en comn y

elementos que no. Una manera de afinar nuestra bsqueda consistir en utilizar estos

operadores booleanos para precisar el campo de nuestro inters.

Las principales opciones son:

OR se suman los conjuntos definidos por dos palabras, es decir la respuesta ser

todas aquellas referencias donde aparezcan, indistintamente, UNA U OTRA de las palabras

indicadas para bsqueda.

AND se trata de la interseccin de los conjuntos definidos por las dos palabras, es

decir solo aquellas referencias que contengan AMBAS palabras a la vez.

NOT en este caso, aquellas referencias que tengan la primer palabra y no la

segunda, es decir un primer conjunto, amputado de parte comn con otro.


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NEAR comoel AND, pero con la exigencia suplementaria de una cercana entre

las palabras.

3.4.2 Operadores en la lgica convencional.Las operaciones entre distintos conjuntos convencionales se muestran grficamente

en la siguiente figura (Figura 3.2).

Figura 3.2 Operaciones entre conjuntos convencionales

= { | }

A B

= { | }

A B

= { | , }

A B

| = { | }

A B


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34

3.5 Lgica Difusa

Primero es indispensable establecer cierta nomenclatura y terminologa. Cuando se

habla de conjuntos ntidos, la variable tpica a usar es la . En conjuntos difusos la funcinde pertenencia que se utiliza es la . Esta toma los valores entre cero (0) y uno (1); como se

mencion, la forma de representacin de los conjuntos difusos puede ser de dos maneras:

de forma continua o discreta, como se presenta a continuacin.

Un conjunto difuso se escribe con una tilde arriba del nombre del conjunto:

= {,,}Esta se utiliza para diferenciarlos de los conjuntos ntidos.

En la lgica difusa los conjuntos se pueden presentar en forma continua o discreta.

Conjunto difuso discreto:

= () +() + =

()

En este punto es importante recordar que el signo (+) no indica suma sino unin.

Dicha forma de representacin es muy empleada en los sistemas digitales como los

microcontroladores, computadoras, etc.

Conjunto difuso continuo:

= ()


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Un conjunto convencional se define por una funcin caracterstica, que se conoce

tambin como funcin de pertenencia. El smbolo de integral denotaunin de elementos

del conjunto.

3.6 Controladores Difusos

Un controlador difuso est compuesto de cuatro partes principales: interfaz de

difusificacion, base de conocimientos, lgica de decisiones e interfaz de desdifusificacin,

las cuales se detallan en la figura 3.3.

Figura 3.3 Estructura de un controlador difuso

3.6.1 Interfaz de difusificacin

Mide los valores de las variables de entrada para realizar un mapeo a escala que

transfiere el rango de los valores de las variables a un universo de discurso difuso. La

difusificacin convierte los datos de entrada en valores lingsticos que son las etiquetas de

las funciones de pertenencia o conjuntos difusos.

Interfaz de

difusificacion

Interfaz de

desfusificacin

Lgica de

decisiones

(Inferencias)

Base de

conocimientos

SalidaEntrada


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Una variable lingstica en general se asocia a un conjunto de trminos, definido en

el mismo universo de discurso. Para encontrar cuantos trminos son necesarios en un

conjunto se emplean particiones difusas. El nmero de conjuntos difusos determina la

complejidad del controlador, y estos tienen un significado lingstico como negativo

grande, cero, positivo pequeo. La figura 3.4 muestra ejemplos de particiones difusas

en el mismo universo, normalizado de -1 a +1.

Figura 3.4 Particiones difusas con distinto nmero de trminos: a) tres trminosN, Z y P;b) siete trminosNB, NM, NS, ZE, PS, PM, y PB.


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3.6.2 Base de conocimientos

La base de conocimientos contiene toda la informacin de la poblacin que se va a

controlar, as como las metas del controlador. Consta de una base de datos y una base de

reglas lingsticas para controlar la variable. La base de datos proporciona las definiciones

para el establecimiento de reglas y la manipulacin de datos difusos. La base de reglas

caracteriza las metas de control y la poltica que utilizan los expertos para llevar a cabo el

control, empleando proposiciones.

Un algoritmo de control difuso debe ser capaz de inferir una accin de control

correspondiente para cada estado del proceso que se va a controlar, propiedad que se

denomina unidad. La estrategia de la base de datos comprende los soportes de la definicin

de los conjuntos difusos.

3.6.3 Lgica de decisiones

La lgica utilizada para tomar decisiones dentro de un controlador difuso es el

ncleo del mismo. A partir de la misma se simula la lgica que utilizan las personas para

tomar decisiones, con base en conceptos difusos y en la inferencia de acciones de control,empleando implicaciones y las reglas establecidas segn la base de conocimientos.

El resultado de disparar estas reglas con valores de entrada fsica ntidos

,,., ser conjuntos difusos recortados como los de la figura 3.5, los cuales sedenotaran por:

(),.. ()O m conjuntos escalados

(),.. ()


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Figura 3.5 a) Conjuntos recortados y b) Conjuntos escalados

3.6.4 Interfaz de desdifusificacin

La interfaz de desdifusificacin se encarga del mapeo a escala que convierte el

rango de valores de las variables de salida a sus universos de discurso correspondientes. La

desdifusificacin es la herramienta para obtener la accin de control ntida a partir de una

accin de control difusa.

La salida de control se obtiene como la unin de las salidas de controlcortadas o escalonadas:

=

El valor ntido se denota por y el rea del conjunto se denota por:

() El uso de las tcnicas de control clsico como es el control PID de ganancia fija, en

algunos casos resulta ser una buena a1ternativa para controlar sistemas dinmicos; ya que

proporcionan tiempos de respuesta rpidos, sin embargo entre mayor es la precisin

b

a

b

a

0.5

1

0

1

0.5

0

a) b)


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39

requerida en el sistema el ajuste de este tipo de control es ms difcil ya que son bastante

sensibles a las seales de ruido y en ocasiones introducen oscilaciones cuando se presentan

retardos en el sistema. Cuando la dinmica de los sistemas o procesos a controlar es no

lineal, el control tiene que tener la capacidad de compensar esta no-linealidad y aunque el

control PID asume relaciones, este no tiene la capacidad para responder a esto. Esta no-

linealidad difcilmente puede ser caracterizada por una ecuacin por lo que en la mayora

de los casos es tratada de manera subjetiva por el operador del proceso. Esta subjetividad

tiene implicaciones profundas para poder modelar este tipo de sistemas a travs de la lgica

difusa.

Los componentes de los sistemas convencionales y difusos son bastante similares,

difieren principalmente en que el sistema difuso contiene dos etapas ms, la

"Fusificacin" y la "Defusificacin" (Figura 3.6).

Figura 3.6. Sistema Difuso

En un sistema difuso fsico, entrada es leda de una fuente externa y fusificada

antes de ser procesada por la lgica difusa. La salida del proceso lgico es defusificada

antes de ser mandada al dispositivo fsico de control. Un sistema de control convencional

(derecha) tiene una estructura muy similar, pero sin los elementos difusos.


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En un sistema difuso, el valor de la entrada real (proveniente de sensores) es

convertido a un valor difuso va el proceso de fusificacin, este valor es enseguida

introducido al proceso lgico difuso comnmente llamado mecanismo de inferencia, en

donde es continuamente evaluado en un conjunto de reglas (en donde est depositado el

conocimiento del experto); este proceso genera un valor de salida difuso, el cual es

transformado a un valor de salida real a travs del proceso de defusificacin.

Mientras el modelo PID convencional puede parecer el ms simple y por lo tanto, la

representacin ms econmica, lo contrario es frecuentemente ms cierto. Los controles

difusos son en realidad ms fciles de implementa, ms simples para describir y verificar, y

pueden ser mantenidos y extendidos con mayor exactitud y en menos tiempo.


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Captulo IV Resultados

41

Capitulo IV

Resultados

Figura 4.1 Invernadero del ITCG

En la figura 4.1 se observa el invernadero con que se encuentra en el Instituto

tecnolgico de Ciudad Guzmn en el cual se produce entre otras cosas la fresa, dicho

invernadero es de gran utilidad para los estudiantes del Instituto ya que en el podemos

aplicar los conocimientos adquiridos para la realizacin de proyectos de investigacin, en

mi caso particular automatizar el control del nivel del tanque de mezcla de nutrientes por

medio de un control PD+I Difuso.

4.1 Tablero de control y tanque de mezcla denutrientes

El invernadero cuenta con un cuarto de control donde dentro del cual se encuentra

un tablero con toda la instrumentacin necesaria para controlar y monitorear todas las

variables (Nivel, pH, presin, etc.) involucradas en el proceso de produccin de fresa


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42

Figura 4.2 Tablero de control

Existe un tablero de control (Figura 4.2) el cual contiene 2 PLC los cuales controlan

las variables de nivel y de presin, tambin se encuentran 2 drivers uno necesario en el

control de nivel del tanque de mezcla de nutrientes y el otro para el control de presin del

agua que se distribuye a las plantas

4.2 MPX10DP Sensor Presin diferencial(Medicin de Nivel)

El MPX10DP es un sensor de presin piezorresistivo que proporciona una salida de

voltaje muy precisa y lineal directamente proporcional a la presin aplicada, como semuestra en la siguiente figura (Figura 4.3).


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43

0 a 10 kPa (0-1.45 psi)

35mV Full scale span(Typical)

Figura 4.3 Sensor de presin diferencial MPX10DP

4.3 Acondicionador de seal

El rango de seal proporcionada por el sensor de presin diferencial est dentro del

rango entre 20mV a 55 mV por lo que es necesario acondicionar esta seal a valoresestandarizados de 1 a 5 V, como se observa en la figura 4.4 el comportamiento del sensor

es en forma lineal, lo cual nos facilita en cambiar dicha seal de milivolts a la ya

mencionada seal estndar de 1 a 5 V as que de acuerdo a este comportamiento lineal del

sensor obtenemos su ecuacin lineal para obtener los valores de voltaje estandarizados

deseados de 1V a 5V.

( ) = 114.286 ( ) 1.286


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Figura 4.5 Acondicionador de seal 1V a 5V

4.4 Convertidor de V/I

Siguiendo con la caracterstica de respuesta lineal del sensor y ya estandarizada la

seal de su salida en el rango 1V a 5V, ahora convertiremos esta seal de voltaje a unaseal de corriente como se observa en la figura 4.6. Esto es necesario para introducir la

seal de corriente al variador de velocidad el cual finalmente realizara el control de

velocidad de una motobomba.


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Figura 4.6 Recta conversin voltaje - corriente

4.4.1 Diseo y simulacin en Proteus del convertidor de V/I

necesario para proporcionar la corriente de control del driver

de la bomba de llenado del depsito de mezclas de nutrientes

El diseo del convertidor de corriente (Figura 4.7) se realiza utilizando el

amplificador operacional TL082 que es un encapsulado donde vienen 2 Amp internamente

incluidos, una primera etapa es un seguidor de voltaje para acople de impedancias y la

segunda es en si el convertidor de corriente con un transistor para proporcionar la corriente

estable deseada sin verse afectada por la carga

Figura 4.7 Diseo del convertidor de corriente

5V1V

20mA

4mA


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4.5 Funcin de transferencia de la planta (Nivel)

Por medio de la herramienta ident de Matlab se obtiene la funcin de

transferencia del proceso de nivel en el tanque de mezcla de nutrientes, para esto esnecesario la obtencin de datos que muestren la respuesta de la planta a una seal de

entrada tipo escaln.

4.5.1 Sistema de adquisicin de datos (Datalogger)

Los datos necesarios para la generacin de la funcin de transferencia se obtienen

por medio de la herramienta Datalogger que incluye el software de LabVIEW, para esto se

introduce una seal tipo escaln al proceso, la herramienta Datalogger genera un archivo

con los datos obtenidos por la herramienta Datalogger. En la figura 4.8 muestra la imagen

correspondiente al Datalogger.

Figura 4.8 Pantallas de la herramienta Datalogger


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4.5.2 Por medio de la herramienta ident de Matlab se obtiene la

funcin de transferencia de la planta (Nivel)

Figura 4.9 System Identification Tool

En la figura 4.9 se muestran las pantallas de System Identification Tool donde se

introducen los datos obtenidos del proceso por medio del Datalogger, al introducir elarchivo con los datos se observa la grfica de la respuesta de la planta (Control de nivel) a

una seal entrada tipo escaln.


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4.5.3 Con Process model se obtienen los parmetros de la

funcin de transferencia

Figura 4.10 Process Models

En la figura 4.10 la opcin de Process Models de System Identification Tool nos

genera los parmetros involucrados en la funcin de transferencia que describe el

comportamiento de la planta. Con los parmetros obtenidos finalmente se obtiene la

funcin de transferencia.

.

.=

()

1+ =

0.031882

(.)

1+0.44769


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4.5.4 Simulacin de la planta de nivel en Matlab, comparando 2

tipos de control: control clsico PID y control PD+I Fuzzy

Figura 4.11 Simulacin de la planta de nivel en Matlab

En la figura 4.11 se muestra la simulacin de la planta la cual se describe por medio

de la funcin de transferencia, se observa la configuracin para tipos de control: PID

clsico y PD+I Difuso aplicados para la misma planta con lo cual observaremos el

comportamiento de la planta para dos tipos de control diferentes


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Pantallas de configuracin (determinar 25 reglas de control Fuzzy)

Figura 4.12 Reglas para control Fuzzy

En la simulacin de los procesos en Matlab en la parte del control Fuzzy es

necesario introducir las reglas de inferencia mostradas en la figura 4.12, las cuales

determinan el nivel de pertenencia de la seal de entrada.

Resultados (grficas) obtenidos de la simulacin en Matlab de los 2 tipos de control

a) b)Figura 4.13 a) Respuesta del control PID clsico b) Respuesta de ambos controles PID

clsico y PD+I Difuso


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En la figura 4.13 se muestra la respuesta de los dos tipos de control: PID clsico y

PD+I Difuso aplicados a la misma planta cuando se introduce una seal de entrada tipo

escaln. Se observa una mejor respuesta del control PD+I Difuso en comparacin al PID

clsico

4.6 Control PID clsico realizado en LabView

aplicado en campo para controlar la variable nivel

Figura 4.14 Control PID clsico en LabVIEW

En la figura 4.14 se muestra el diseo de un control PID clsico realizado en

LabVIEW, donde solo es necesario introducir los parmetros del control (Kp, Ki, Kd) en el

panel frontal donde de igual manera se muestra la grfica del comportamiento del proceso

de acuerdo al control aplicado


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4.6.1 Resultados de la implementacin del control PID clsico

Figura 4.15 Respuesta a un cambio del punto de referencia

La figura 4.15 muestra el comportamiento (respuesta) de la variable de proceso la

cual se indica por medio de la lnea roja, del control cuando se cambia el set-point al

proceso (lnea verde), Si el proceso (nivel deseado) se encuentra estable y se modifica el

setpoint a un valor menor cuando no existe demanda de agua, no sucede nada con el

control, en cambio se modifica el setpoint a un valor mayor, inmediatamente por medio del

control se la bomba (lnea blanca) para llenar el tanque y llegar al nuevo valor de niveldeseado.

Figura 4.16Estabilizacin del proceso


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En la figura 4.16 se observa como despus de haber realizado el cambio del setpoint

el proceso se empieza a estabilizar, como se activ la bomba se empieza a llenar el tanque

al nuevo valor deseado determinado por el cambio del setpoint, conforme se va alcanzando

el nuevo valor deseado de nivel la bomba va disminuyendo la velocidad de llenado hasta

lograr el nivel deseado

Figura 4.17 Proceso estable

En la figura 4.17 se observa cuando el proceso se encuentra estable, es decir el nivel

del tanque se encuentra en el valor deseado determinado por el punto de referencia, esto

con la finalidad de observar el comportamiento del control cuando se presenta una

perturbacin.


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Figura 4.18 Respuesta a una perturbacin

En la figura 4.18 se muestra el comportamiento del proceso estando estable y se le

simula una perturbacin al proceso disminuyendo el valor del set-point y vaciando el

tanque, se observa que conforme el nivel del tanque va disminuyendo se activa la bomba

para el llenado del tanque y de esta manera estabilizar nuevamente el proceso.

4.7 Diseo del control PD+I Fuzzy en LabVIEW

Figura 4.19 Control PD+I Fuzzy en LabVIEW


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En la figura 4.19 se muestra el diseo de un control PD+I difuso realizado en

LabVIEW, donde solo es necesario introducir los parmetros del control (ganancia

proporcional, ganancia derivativa y el parmetro de integracin) en el panel frontal donde

de igual manera se muestra la grfica del comportamiento del proceso de acuerdo al control

aplicado.

Variables. Se configuran las variables lingsticas del sistema Fuzzy

Figura 4.20 Variables lingsticas

Se va crear un archivo, en la herramienta de Fuzzy System Designer de LabVIEW

en la pestaa correspondiente a las variables es donde se determinan las variables

lingsticas a utilizarse para el control difuso, dichas variables lingsticas dependern de la

complejidad del controlador (figura 4.20).


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Rules. Se configuran las reglas del sistema Fuzzy

Figura 4.21 Reglas de inferencia

Se va crear un archivo, en la herramienta de Fuzzy System Designer de LabVIEW

en la pestaa correspondiente a rules es donde se determinan las reglas de inferencia a

utilizarse para el control difuso. Dichas reglas servirn de gua para que el sistema se

comporte de acuerdo a lo deseado y programado (figura 4.21).


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4.7.1 Resultados de la implementacin del control PD + I Fuzzy

Figura 4.22 Proceso estable

En la figura 4.22 Se observa el comportamiento estable del proceso, es decir la

variable del proceso (lnea azul) del nivel del tanque se encuentra en el valor deseado (lnea

roja), esto con referencia a la grfica superior de la imagen. En este momento de estabilidadno hay cambios del punto de referencia ni se presenta algn tipo de perturbacin al proceso.


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en el suministro de agua, en cambio si se modifica el punto de referencia a un valor mayor,

inmediatamente el control entra en accin activando la bomba para alcanzar el nivel del

tanque al nuevo valor determinado por nuevo punto de referencia.

a)

b)

Figura 4.24 a) y b) Respuesta a del proceso a una perturbacin


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En la figura 4.24 a) y b) Se observa el comportamiento del proceso cuando estando

dicho proceso estable se presenta una perturbacin, es decir en este caso se suministra agua

al cultivo, para observar este comportamiento se cambia el setpoint a un valor menor del

que se tiene cuando el proceso se encuentra estable y entonces se suministra el agua al

cultivo, al suministra agua el nivel del tanque empieza a disminuir hasta alcanzar el nuevo

punto de referencia, en el momento en que el nivel del tanque cae por debajo del punto de

referencia, inmediatamente el control realiza las acciones programadas, es decir enciende la

bomba que suministra agua al tanque con el objetivo de mantener el nivel del tanque en el

valor deseado.


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Captulo V Conclusiones

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Capitulo V

Conclusiones5.1 Conclusiones

Se aplican los conocimientos adquiridos y las diferentes formas de control

conocidas para el control de variables de procesos en este caso especial aplicados en el

campo de la produccin de alimentos

En base a los conocimientos adquiridos, simulacin de prototipos y pruebas

realizadas y resultados obtenidos en campo es posible determinar que los sistemas de

control difusos y en especial en mi trabajo de investigacin, con un control difuso se

obtienen mejores resultados en el control de nivel de nivel del tanque de nutrientes del

invernadero

Es necesario aplicar las tcnicas de control adecuados y que nos proporcionen

mejores resultados en cada variable de proceso que nos permita optimizar los recursos yreducir en lo posible los daos causados por el uso de tecnologas a nuestro ambiente.

5.2 Trabajos Futuros

Como trabajos futuros, se puede realizar un solo control difuso que involucre a

todas las variables de proceso involucradas en la produccin de la fresa en el invernadero

del ITCG (Ph, nivel, temperatura, presin, etc.). Adems de que dicho control se puede

disear para monitorear y controlar dichas variables desde una estacin remota, realizando

la comunicacin del invernadero con dicha estacin remota de control en forma inalmbrica

o por medio de una pgina web en internet.


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Referencias bibliogrficas

ALPI, A. &

Documents

Control PID Difuso de Nivel de un Tanque